Können Maschinen unsere Gefühle lesen? – Kostas Karpouzis

Die ganze Lektion unter: http://ed.ted.com/lessons/can-machines-read-your-emotions-kostas-karpouzis

Computer schlagen uns in Brettspielen, transkribieren Sprache und identifizieren sofort fast jedes beliebige Objekt. Aber werden Roboter in Zukunft noch weiter gehen und lernen, wie sie unsere Gefühle verstehen können? Kostas Karpouzis zeichnet eine Zukunft, in der Maschinen und die Menschen, die sie kontrollieren, unseren Gefühlszustand präzise ablesen können und erklärt, wie ihnen dies ermöglichen könnte, uns zu helfen oder uns zu manipulieren – in unvorhersehbarem Ausmaß.

Lektion von Kostas Karpouzis, Animation von Lasse Rützou Bruntse.

Mit jedem Jahr überholen Maschinen
uns Menschen in immer mehr Dingen,

von denen wir einst dachten,
dass nur wir zu ihnen fähig seien.

Die Computer von heute schlagen
uns in komplexen Brettspielen,

schreiben Gesprochenes
in dutzenden Sprachen nieder

und identifizieren sofort
fast jedes beliebige Objekt.

Die Roboter von morgen
könnten jedoch noch weiter gehen,

indem sie herausfinden, was wir fühlen.

Aber warum ist das von Belang?

Wenn Maschinen und diejenigen,
die sie kontrollieren,

unseren Gefühlszustand
präzise auslesen können,

so können sie uns dadurch womöglich
helfen oder uns manipulieren --

in unvorhersehbarem Ausmaß.

Doch bevor wir dazu kommen:

Wie kann etwas derart Komplexes wie
Emotion in bloße Zahlen umgesetzt werden,

die einzige Sprache,
die Maschinen verstehen?

Grundsätzlich auf dieselbe Art,
wie unser Gehirn Gefühle interpretiert:

indem es lernt, woran man sie erkennt.

Der amerikanische Psychologe Paul Ekman
bestimmte gewisse universelle Emotionen,

deren visuelle Anzeichen kulturunabhängig
auf dieselbe Weise verstanden werden.

Ein Bild eines Lächelns zum Beispiel heißt
Freude sowohl für den modernen Städter

als auch den eingeborenen
Stammesangehörigen.

Laut Ekman sind

Wut,

Ekel,

Angst,

Freude,

Traurigkeit

und Überraschung gleichermaßen erkennbar.

Wie sich zeigt, verbessern sich Computer
rapide in Sachen Bilderkennung,

dank maschineller Lernverfahren
wie neuronaler Netzwerke.

Diese bestehen aus künstlichen Netzknoten,
die biologische Neuronen nachahmen,

indem sie Verbindungen aufbauen
und Informationen austauschen.

Als Training für das Netzwerk werden
verschieden kategorisierte Proben,

wie zum Beispiel Fotos der Kategorie
"glücklich" oder "traurig",

in das System eingespeist.

Anschließend lernt das Netzwerk,
diese Proben zu klassifizieren,

indem es die relativen Gewichte anpasst,
die bestimmten Merkmalen zugeordnet sind.

Je mehr Trainingsdaten vorliegen,

desto besser wird der Algorithmus
im korrekten Bestimmen neuer Bilder.

Das ist ähnlich wie bei unserem Gehirn,

das aus früheren Erfahrungen lernt,
wie es fortan neue Reize verarbeitet.

Erkennungsalgorithmen sind nicht
nur auf Gesichtsausdrücke beschränkt.

Unsere Gefühle zeigen sich
auf vielerlei Art.

Da wären Körpersprache
und Klang der Stimme,

Veränderungen der Herzfrequenz,
Hautfarbe und -temperatur,

oder sogar Worthäufigkeit und
Satzstruktur in unseren Formulierungen.

Man könnte meinen, das Training neuronaler
Netzwerke zur Erkennung dieser Anzeichen

sei eine lange und komplizierte Aufgabe,

bis man erkennt, wie viele Daten
da draußen bereits vorhanden sind

und wie schnell moderne Computer
diese verarbeiten können.

Von Posts in sozialen Netzwerken,

hochgeladenen Fotos und Videos

über Telefonmitschnitte

bis zu öffentlichen Wärmebildkameras

und Wearables, die
Körperfunktionen überwachen.

Die große Frage ist nicht,
wie wir genug Daten sammeln,

sondern was wir mit ihnen machen.

Es gibt eine Vielzahl positiver Nutzen
von computerbasierter Emotionserkennung.

Roboter können durch Algorithmen
zur Erkennung von Gesichtsausdrücken

Kindern beim Lernen helfen

oder einsamen Menschen
als Ansprechpartner dienen.

Social-Media-Unternehmen überlegen,
Algorithmen einzusetzen,

um Suizide durch Markieren von Posts mit
bestimmten Formulierungen zu verhindern.

Emotionserkennungssoftware kann helfen,
psychische Erkrankungen zu behandeln

oder Menschen sogar mit kostengünstiger
automatisierter Psychotherapie versorgen.

Trotz der potenziellen Vorteile

ist die Aussicht auf ein enormes Netzwerk,
das automatisch unsere Fotos scannt,

unsere Nachrichten liest

und Körperfunktionen protokolliert
gleichzeitig ziemlich beunruhigend.

Welche Konsequenzen hat das für unsere
Privatsphäre, wenn derartige Systeme

von Unternehmen eingesetzt werden, um
unsere Gefühle für Werbezwecke zu nutzen?

Und was wird aus unseren Rechten,

wenn Autoritäten meinen, sie könnten
potenzielle Verbrecher identifizieren,

ehe diese überhaupt eine bewusste
Handlungsentscheidung treffen?

Roboter haben noch
einen langen Weg vor sich,

bis sie dazu fähig sind,
emotionale Nuancen wie Ironie

und genaue Abstufungen von Glück oder
Trauer einer Person zu unterscheiden.

Und doch werden sie womöglich
irgendwann dazu fähig sein,

unsere Gefühle präzise zu lesen
und auf sie zu reagieren.

Ob sie allerdings unsere Angst vor einem
ungewollten Eingriff nachfühlen können,

das ist eine andere Geschichte.